人工智能可以帮助改善物流体系吗？

物流中的人工智能通常用于预测需求和计算潜在销售额。AI 可以修改订单，将在运送中的货物重新规划新的运送路线。物流中的人工智能提供强大的优化能力、容量规划、提高生产力和质量、降低成本并营造更安全的工作条件。物流的规划和敏捷性为更好的服务和降低物流成本。仓库自动化系统是一个相关的例子，它提供了一个征服大量时间的机会。

人工智能 = 增强 + 自动化

物流和供应链中的人工智能有可能激发顶线和底线价值。

增强 - 它帮助人类完成日常任务。它利用虚拟助手、数据分析、软件解决方案；

自动化——它使事情在没有人为干预的情况下自主工作。

人工智能如何应用于供应链管理中？

支持 AI 的聊天机器人执行日常运营采购

支持 AI 的虚拟助手用于协商琐碎的对话

设置并向供应商发送操作

提出购买请求

支持 AI 的机器接收/归档/记录发票和付款或订单请求

机器学习适用于供应链管理可以帮助彻底改变敏捷性，优化供应链决策

ML 可以优化货物交付，平衡供需，无需人工分析

支持机器学习的预测引擎可以帮助消除任何基于消费者的公司或零售商的供应缺陷，例如库存过多或库存不足。

供应链中的库存管理

供应链管理依赖于适当的仓库和基于库存的管理。它也是自动驾驶汽车背后的驱动力，可以实现更快、更准确的运输，减少交货时间和运输费用，此外，还增加了环保运营。

供应链中的 NLP

自然语言处理破译大数据。它构建大数据集，审核未开发的信息和买方-供应商机构之间的合规行动。

价值链中的人工智能

供应零售管理行动，如供应商评估、审计和信用评分。SCM 通常被认为是受实施人工智能严重影响的价值链的一部分。它减少了人力工作并使工作自动化，这意味着需要人工监督的人更少。

供应链中的机器学习

库存不足或库存过多可能具有挑战性，可能会使整个供应链管理战略陷入困境。引入一些机器学习和人工智能可以成为仓库管理的救星，有助于更快地分析大数据。

人工智能跟踪和分析仓库

人工智能通常用于计算机视觉系统，以自动化条形码读取过程并对其进行固定。它监控仓库，跟踪员工出勤情况并识别休息时间。

用于需求预测的物流中的人工智能

支持AI的机器可以快速估计原材料需求。这些预测未来的需求；这有助于减少浪费并做出明智的业务决策。它有助于消除数据量的复杂性并优化库存控制。强化学习涉及让 AI 预测供需缺口，但要考虑这种新技术将如何与现有库存管理系统集成。

跟踪无人驾驶汽车的人工智能

无人驾驶汽车正在基于使用机器学习的物流路线优化构建，适用于住宅社区、工业园区、机场等各个地点。人工智能还可以轻松获取个性化跟踪数据和定制交付。

总结：在供应链管理中获得人工智能的好处

在仓库和供应链管理中实施人工智能有助于实现仓储自动化、车辆自动化、简化智能道路、预测需求、降低总体成本、实施智能后台运营并改善客户体验。

顶级人工智能公司致力于开发支持人工智能的软件，以优化物流运营并缩短执行任务的时间。这些进一步为用户提供预测优化、高级预测。智能道路系统采用基于人工智能的算法，提供跟踪道路状况和预测高速公路情况的机会。